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社会实践进行时|线上调研持续推进,光伏科技助力产业升级

来源:河北工业大学人工智能与数据科学学院 作者:光伏科技队

2020年2月13日至2月17日,河北工业大学人工智能与数据科学学院光伏科技队为支持新型冠状病毒疫情防控工作,应学校团委要求,将针对光伏缺陷检测的社会实践调研转为线上调研,通过文献资料法、线上问卷调查法、线上访谈调查法,于2月16日对邢台中太新能源开发有限公司进行了线上调研。

邢台中太新能源开发有限公司是在邢台注册成立的,本着“客户第一,诚信至上”的原则,专门从事太阳能光伏发电的新能源企业,旨在邢台市建设、运营光伏发电项目。

调研前期,团队成员通过邢台中太新能源开发有限公司官网,公众号等多种途径掌握了其光伏产业发展的基本情况,基于此,团队围绕光伏产业发展现状问题展开整理调研问卷。

调研过程中,团队就光伏产业的发展现状及目前发展存在问题对该公司负责人进行了线上访谈,并面向该公司工作人员进行线上问卷调查。团队调研发现,人工分选成为邢台中太新能源开发有限公司光伏电池生产效率、产品质量提升、智能制造的瓶颈,生产线中光伏电池的色差分选、外观检测和EL测试环节仍然需要大量人工操作,并且几乎完全依靠个人经验,精准度较低,因此产生的退换货每年都会给企业造成大量损失。

调研结束后,针对目前所了解到的问题,团队成员与指导老师在线上进行了激烈讨论,根据基于图像大数据和机器学习驱动的光伏电池制造缺陷检测技术有针对性地提出了以下解决方案:

团队拟搭建基于图像大数据和机器学习驱动的光伏电池制造缺陷智能识别机器人,满足企业的多方面需求。

智能识别机器人由机械手、光学摄像头和搭载着人工智能的计算机组成,机械手分为一个机械臂两个吸盘,通过轮转的方式保证一个吸盘在放置电池片的同时,还有一个吸盘在抓取电池片,负责电池片的上料,从而降低检测岗位的劳动强度,提高光伏电池生产效率,随着数据库和软件的升级,可取代更多的工人以及识别后电池片的分类摆放工作;光学摄像头则对电池片的颜色进行收集,安放在一个暗箱中,避免外来光对颜色的干扰,而摄像头中的光学传感器就是颜色识别的核心部件,感应波长,人工智能将波长进行分析,可以按要求使颜色和EL缺陷分选更加准确,使分类可以数字量化,开发具有自主产权的核心“算法”机器人系统,可以实现快速、准确持续的检测分类。

通过此次线上调研,团队深刻了解了当前光伏产业所面临的问题,同时认识到现在的光伏智能制造过程迫切需求具有仿人学习能力的深度学习智能化检测设备,团队有十足的信心为我国光伏产业的发展献计献策。

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